1)条形图

条形图或许是最常用图形,常用来展示分类(different categories on the x-axis)和数值(numeric values on the y-axis)之间的关系。sometimes the bar heights represent counts of cases in the data set, and sometimes they represent values in the data set(有时条形图高度代表数据集中的频数(count),有时候代表数据集中的值(values),这个要牢牢的记在心中,否则会产生疑惑).

By default, geom_bar uses stat="count" which makes the height of the bar proportion to the number of cases in each group (即频数or if the weight aethetic is supplied, the sum of the weights). If you want the heights of the bars to represent values in the data, use stat="identity" and map a variable to the y aesthetic.

1.1)以BOD数据框中的数据为例

1.2) 当x为(连续型或数字变量):one bar at each possible x value between the minimum and the maximum

ggplot(BOD, aes(x=Time, y=demand)) + geom_bar(stat="identity")

1.3) 当x为分类变量时候:having one bar at each actual x value,

# Convert Time to a discrete (categorical) variable with factor()
ggplot(BOD, aes(x=factor(Time), y=demand)) + geom_bar(stat="identity")

1.4)默认情况下,条形图是灰黑色,用颜色参数 fill,可以调节参数.同时, 默认情况下outline around the fill也没有颜色.  可以用 colour参数来调节外框的颜色。

ggplot(pg_mean, aes(x=group, y=weight)) +geom_bar(stat="identity", fill="lightblue", colour="black")

1.5)  通过将分组变量(这个变量必须是分类变量(categorical) 而不是连续变量(continuous variables))mapping到fill,从而构建分组条形图,同时必须使用position="dodge",来避免水平叠加,否则将会得到堆叠图,(You can produce a grouped bar plot by mapping that variable to fill, which represents the fill color of the bars.You must also use position="dodge", which tells the bars to “dodge” each other horizontally; if you don’t, you’ll end up with a stacked bar plot)。

library(gcookbook) # For the data set

ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar)) +geom_bar(stat="identity",position="dodge")

ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar)) +geom_bar(stat="identity")

R语言做条形图时候,离散变量和连续型变量的区别的更多相关文章

  1. 用R语言 做回归分析

    使用R做回归分析整体上是比较常规的一类数据分析内容,下面我们具体的了解用R语言做回归分析的过程. 首先,我们先构造一个分析的数据集 x<-data.frame(y=c(102,115,124,1 ...

  2. 连续型变量的推断性分析——t检验

    连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student ...

  3. seaborn 数据可视化(一)连续型变量可视化

    一.综述 Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,图像也更加美观,本文基于seaborn官方API还有自己的一些理解.   1.1.样式控制: ...

  4. 用R语言做数据清理(详细教程)

    数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1. ...

  5. 用R语言做数据清理

    数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1. ...

  6. [译]用R语言做挖掘数据《三》

    决策树和随机森林 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到 ...

  7. [译]用R语言做挖掘数据《二》

    数据探索 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到程序: ...

  8. R语言做相关性分析

    衡量随机变量相关性的方法主要有三种:pearson相关系数,spearman相关系数,kendall相关系数: 1.       pearson相关系数,亦即皮尔逊相关系数 pearson相关系数用来 ...

  9. [译]用R语言做挖掘数据《七》

    时间序列与数据挖掘 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用 ...

随机推荐

  1. jQuery数组处理详解(转载)

    1. $.each(array, [callback]) 遍历[常用]解释: 不 同于例遍 jQuery 对象的 $().each() 方法,此方法可用于例遍任何对象(不仅仅是数组哦~). 回调函数拥 ...

  2. 【Spring环境搭建】在Myeclipse下搭建Spring环境-web开发

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="3.0" ...

  3. zabbix cpu 负载不对的原因

    最近给客户安装了一个zabbix服务器,运行了几天发现cpu load值不准确, 请教了运维和系统工程师,说是zabbix2.0以后的问题.   解决方案如下1(推荐): 修改模板(Template ...

  4. 小峰mybatis(2)mybatis传入多个参数等..

    一.mybatis传入多个参数: 前面讲传入多个参数都是使用map,hashmap:key value的形式:-- 项目中开发都建议使用map传参: 比如现在通过两个参数,name和age来查询: 通 ...

  5. 正则捕获的细节及replace分析

    1.var reg=/./与var reg=/\./的区别? 前者代表任意一个字符, 后者代表这个字符串中得有一个点 2.?的使用 如果单独的一个字符后面带? 代表1个或0个这个字符的出现: 列如: ...

  6. 1016 Phone Bills (25 分)

    1016 Phone Bills (25 分) A long-distance telephone company charges its customers by the following rul ...

  7. 与PHP5.3.5的战斗----记php5.3.5安装过程

    与PHP5.3.5的战斗----记php5.3.5安装过程 摘自:http://blog.csdn.net/lgg201/article/details/6125189这篇文章写的很是不错,,,也是我 ...

  8. mdm9x07 ATC AT+QCFG usbnet

    1     中文AT命令详解 1.1.   AT+QCFG   扩展配置 AT+ QCFG    扩展配置 测试命令 AT+QCFG=? 响应 …… +QCFG: "usbnet" ...

  9. ZooKeeper系列 (4) 构建ZooKeeper应用

    原文地址: http://www.cnblogs.com/wuxl360/p/5817540.html 一.配置服务 配置服务是分布式应用所需要的基本服务之一,它使集群中的机器可以共享配置信息中那些公 ...

  10. Spark运行模式概述

    Spark编程模型的回顾 spark编程模型几大要素 RDD的五大特征 Application program的组成 运行流程概述 具体流程(以standalone模式为例) 任务调度 DAGSche ...